Một vài năm trước, AI trong sáng tạo vẫn còn giống một cuộc thử nghiệm lạ lẫm. Video AI có thể méo mó, hình ảnh sai chi tiết, logo thương hiệu không chính xác, chuyển động của con người thiếu tự nhiên. Với nhiều người, AI lúc ấy vẫn giống một “cỗ máy tạo meme” hơn là một công cụ có thể đi vào công việc thật.

Nhưng chỉ trong một thời gian ngắn, mọi thứ đã thay đổi.

AI có thể tạo nhân vật xuất hiện trên sóng truyền hình. AI có thể dựng bối cảnh, tạo video sản phẩm, hỗ trợ kỹ xảo, sản xuất phim ngắn, tạo hình ảnh thương hiệu và giúp một freelancer tự tạo ra gần như toàn bộ nguồn tư liệu để làm việc. Những công việc từng cần nhiều người, nhiều thiết bị, nhiều thời gian và ngân sách lớn, nay có thể được rút ngắn mạnh mẽ nếu người sử dụng biết cách điều khiển công cụ.

Nhìn từ bên ngoài, đây có thể là một tin rất đáng phấn khích: người trẻ có thêm công cụ mạnh, có thêm cơ hội bước vào những ngành nghề trước đây tưởng như rất xa. Nhưng nhìn sâu hơn, chính sự dễ tiếp cận của AI lại đặt ra một câu hỏi khó hơn cho giáo dục, cho nhà trường, cho giảng viên và cho mỗi học sinh – sinh viên: Khi ai cũng có thể dùng công cụ, điều gì làm nên giá trị khác biệt của một con người?

AI càng mạnh, người trẻ càng cần biết mình đang cầm lái điều gì

Trong kỷ nguyên trước đây, kỹ năng sử dụng một phần mềm chuyên môn có thể đã là lợi thế. Biết dựng phim, biết thiết kế, biết viết nội dung, biết xử lý hình ảnh, biết tìm kiếm thông tin có thể giúp một người trẻ bước vào thị trường lao động với một vị trí nhất định.

Nhưng trong kỷ nguyên AI, nhiều thao tác kỹ thuật đang dần trở nên dễ tiếp cận hơn. Một câu lệnh có thể tạo ra một hình ảnh. Một prompt có thể gợi ý cấu trúc bài viết. Một công cụ có thể thay áo, đổi bối cảnh, tạo video, tạo âm thanh, tạo nhân vật hoặc dựng nhanh một concept ban đầu.

Điều này không có nghĩa là con người trở nên kém quan trọng. Ngược lại, nó khiến vai trò của con người trở nên rõ hơn: con người không chỉ là người thao tác, mà phải là người định hướng.

TaiOn dùng một hình ảnh rất dễ hiểu: AI giống như một chiếc xe đua. Nó có thể lao rất nhanh, và mỗi năm lại càng nhanh hơn. Nhưng con người vẫn phải là người cầm lái. Nếu không biết mình muốn đi đâu, không biết đích đến là gì, người sử dụng AI rất dễ bị chính tốc độ của công cụ cuốn đi.

Đó là lý do người trẻ không nên chỉ hỏi: “Công cụ AI nào đang hot?”, “Prompt nào tạo ra hình đẹp?”, “Làm sao để dùng AI nhanh hơn?”. Những câu hỏi ấy cần thiết, nhưng chưa đủ.

Câu hỏi sâu hơn phải là: mình đang dùng AI để giải quyết vấn đề gì? Mình có đủ năng lực để đánh giá kết quả AI tạo ra không? Mình có đủ nền tảng để biết đâu là sản phẩm tốt, đâu là sản phẩm chỉ trông có vẻ tốt?

Một học sinh dùng AI để làm bài thuyết trình có thể tạo slide nhanh hơn. Nhưng nếu em không hiểu vấn đề, không biết chọn luận điểm, không biết kiểm tra thông tin, không biết bảo vệ quan điểm của mình, bài thuyết trình ấy vẫn chỉ là một lớp vỏ đẹp. Một sinh viên dùng AI để làm concept có thể tạo ra nhiều phương án hơn. Nhưng nếu không hiểu khách hàng, không hiểu bối cảnh, không có cảm nhận thẩm mỹ và không biết vì sao một ý tưởng đáng được chọn, AI chỉ tạo ra thêm nhiều lựa chọn gây nhiễu.

AI giúp ta đi nhanh. Nhưng đi nhanh không đồng nghĩa với đi đúng.

Vì vậy, điều TaiOn gọi là “cái lõi” trở thành một từ khóa quan trọng. Trong một thời đại mà công cụ ngày càng mạnh, thông tin ngày càng nhiều và “noise” ngày càng lớn, người trẻ cần giữ lại cho mình một phần lõi đủ vững: biết mình là ai, mình giỏi gì, mình đang học để làm gì, mình muốn đóng góp giá trị gì và mình có khả năng ra quyết định độc lập hay không.

AI có thể rút ngắn quy trình, nhưng không thay thế nền tảng

Một trong những hiểu lầm phổ biến về AI là khi công cụ đã mạnh, nền tảng chuyên môn không còn quan trọng như trước. Thực tế có thể ngược lại.

Trong ngành production, ông Vĩnh Duy cho thấy AI đang thay đổi cách làm nghề rất rõ. Những phần việc từng tốn nhiều tuần có thể được rút ngắn. Những cảnh quay hoặc lớp hình ảnh phức tạp từng cần ngân sách lớn có thể được xử lý linh hoạt hơn. Người làm production hiện nay có thể kết hợp quay thật, phông xanh, 3D, AI và hậu kỳ để tạo ra sản phẩm có chất lượng tốt trong thời gian ngắn hơn.

Nhưng cũng chính ông nhấn mạnh: AI là công cụ, còn nền tảng kiến thức vẫn là điều quan trọng nhất. Để tạo ra một clip bằng AI, người làm nghề vẫn phải hiểu cách tạo concept, cách kiểm soát hình ảnh, cách xây dựng chuyển động, cách tổ chức workflow, cách đánh giá chất lượng đầu ra và cách kết nối sản phẩm với mục tiêu truyền thông hoặc thương mại.

Nói cách khác, AI có thể giúp rút ngắn công đoạn, nhưng không tự thay thế được năng lực nghề nghiệp.

Một người chưa hiểu production có thể tạo ra hình ảnh đẹp bằng AI, nhưng chưa chắc biết hình ảnh ấy có dùng được trong một dự án thật hay không. Một người chưa hiểu storytelling có thể tạo ra video bắt mắt, nhưng chưa chắc biết video ấy có truyền tải đúng tinh thần thương hiệu hay không. Một người chưa có nền tảng thẩm mỹ có thể tạo ra nhiều option, nhưng chưa chắc biết option nào có ngôn ngữ hình ảnh tốt hơn.

Với học sinh – sinh viên, đây là một gợi ý quan trọng. Học AI không nên chỉ là học công cụ. Học AI phải đi cùng với học nền tảng: nền tảng ngành, nền tảng tư duy, nền tảng thẩm mỹ, nền tảng phân tích và nền tảng đạo đức khi sử dụng công nghệ.

Giáo dục vì thế không thể chỉ chạy theo việc dạy công cụ mới nhất. Công cụ hôm nay có thể thay đổi rất nhanh vào ngày mai. Nhưng nếu sinh viên có nền tảng vững, các em có thể học công cụ mới nhanh hơn, dùng công cụ tốt hơn và biết cách thích ứng khi ngành nghề thay đổi.

Một môi trường học tập tốt trong thời AI không chỉ là nơi có thiết bị hiện đại, phần mềm mới hay phòng lab đẹp. Đó còn phải là nơi giúp người học hiểu quy trình thật của nghề, được thử nghiệm, được sai, được sửa, được làm dự án thực tế và được đặt câu hỏi về chất lượng của sản phẩm mình tạo ra.

Với ngành sáng tạo, điều này càng quan trọng. Bởi AI có thể tạo ra rất nhiều thứ “trông giống sáng tạo”, nhưng sáng tạo thật sự không chỉ nằm ở bề mặt hình ảnh. Nó nằm ở tư duy chọn lựa, khả năng tổ chức, năng lực cảm nhận, độ sâu của ý tưởng và tiêu chuẩn nghề nghiệp mà người làm đặt ra cho chính mình.

Khi AI làm nhanh hơn, con người phải mạnh hơn ở phán đoán

Nếu câu chuyện của TaiOn và ông Vĩnh Duy cho thấy AI đang thay đổi các ngành sáng tạo, thì phần chia sẻ của ông Nguyễn Phú Cường mở rộng vấn đề ra một phạm vi lớn hơn: tương lai nghề nghiệp nói chung.

Theo ông Cường, nghề nghiệp đang trở nên linh hoạt hơn. Có những vai trò mới sẽ xuất hiện, trong khi nhiều vai trò cũ có thể bị thay thế hoặc chuyển đổi. Khi AI có thể hỗ trợ nghiên cứu, tổng hợp thông tin, viết báo cáo, phân tích dữ liệu và xử lý các phần việc lặp lại, giá trị của người trẻ không thể chỉ nằm ở việc “làm nhanh hơn” những việc AI cũng có thể làm.

Ông nhấn mạnh, khi AI giúp thực thi nhanh hơn và rẻ hơn, thị trường càng cần những con người có khả năng giao tiếp, sử dụng, phán đoán và tổng hợp. Cùng với đó là ba vùng năng lực quan trọng: tư duy khoa học, nhân học và nghệ thuật. Tư duy khoa học giúp con người hiểu, ra lệnh và kiểm chứng những gì AI cung cấp. Nhân học giúp con người hiểu, cảm, lắng nghe và rung động với người khác. Nghệ thuật giúp con người nhận ra vẻ đẹp, sự biểu đạt và những yếu tố có thể chạm đến cảm xúc.

Đây là một điểm rất đáng chú ý với học sinh – sinh viên. Trong nhiều năm, việc chọn ngành thường được hiểu là chọn một con đường nghề nghiệp tương đối cố định: học marketing để làm marketing, học kỹ thuật để làm kỹ sư, học truyền thông để làm truyền thông, học thiết kế để làm designer. Nhưng trong bối cảnh AI, một ngành học không còn đảm bảo một nghề cố định trong tương lai.

Điều quan trọng hơn là người học xây dựng được một bộ năng lực có thể chuyển dịch giữa nhiều bối cảnh: biết giải quyết vấn đề, biết đặt câu hỏi, biết phân tích thông tin, biết làm việc với con người, biết sử dụng công cụ, biết tạo ra thay đổi tích cực.

Ông Nguyễn Phú Cường đưa ra một định nghĩa rất rộng về marketing: marketing không chỉ là truyền thông hay quảng cáo, mà là hành động tạo ra sự thay đổi — khiến con người nghĩ khác đi, cảm khác đi và hành động khác đi. Nếu nhìn theo cách đó, giáo dục cũng có một nhiệm vụ tương tự: giúp người trẻ thay đổi nhận thức về bản thân, về thế giới và về vai trò của mình trong tương lai.

AI có thể hỗ trợ quá trình học. Nhưng AI không thể thay người học trưởng thành. AI có thể đưa ra câu trả lời. Nhưng chính người học phải biết câu hỏi nào đáng đặt ra, câu trả lời nào đáng tin, và quyết định nào cần được đưa ra trong bối cảnh cụ thể.

AI có thể tạo ra dữ liệu, nhưng con người tạo ra ý nghĩa

Một trong những điều AI làm rất tốt là cung cấp thông tin. Chỉ trong vài giây, AI có thể đưa ra dữ liệu về một địa phương, một nhân vật, một phong cách nghệ thuật, một xu hướng tiêu dùng, một câu chuyện văn hóa hay một chất liệu lịch sử. Nhưng thông tin chưa phải là thấu hiểu.

Ông Nguyễn Duy Thông, Co-founder & CEO của dentsu Redder, đưa ra một ví dụ rất đáng nhớ khi nói về văn hóa bản địa trong sáng tạo. Với câu chuyện đôi giày Biti’s lấy cảm hứng từ miền Trung, ông cho rằng AI có thể giúp biết về gốm Bàu Trúc, nghề thêu của người Chăm và các dữ kiện văn hóa liên quan. Nhưng AI không thể tự hiểu được “cái chịu thương chịu khó” của con người miền Trung — những con người dù sống trong bão lũ, khó khăn vẫn bám đất, bám nghề, để “từ trong sỏi đá hoa mọc lên”.

Đây là ranh giới rất quan trọng giữa biết và hiểu.

AI có thể biết nhiều. Nhưng con người phải hiểu sâu.

AI có thể tổng hợp dữ liệu về Hà Nội. Nhưng để biến một lon nước ngọt thành hình ảnh “ngõ nhỏ, phố nhỏ”, người làm sáng tạo phải cảm được đời sống trong những con ngõ, thói quen của người Hà Nội, ký ức đô thị và cách một biểu tượng nhỏ có thể gợi ra cảm xúc thân thuộc. AI có thể cung cấp thông tin về thép, về doanh nghiệp, về công nghiệp. Nhưng để nhìn cây thép như hình ảnh con người Việt Nam — đoàn kết, lam lũ, được tôi luyện qua lửa đỏ để vươn mình — người làm sáng tạo cần năng lực liên tưởng, cảm nhận và kết nối văn hóa.

Vì vậy, trong thời AI, học sinh – sinh viên càng không nên tách mình khỏi đời sống thật. Càng có nhiều công cụ số, người trẻ càng cần khả năng quan sát thế giới thật: một khu chợ, một con phố, một bữa cơm gia đình, một thói quen địa phương, một câu chuyện của ông bà, một biểu hiện cảm xúc của bạn bè, một vấn đề đang diễn ra trong cộng đồng.

Những điều ấy có thể không xuất hiện như một “kỹ năng” trong CV, nhưng lại là nguồn chất liệu quan trọng để người trẻ tạo ra ý tưởng có chiều sâu. Một người làm truyền thông, thiết kế, giáo dục, công nghệ hay kinh doanh đều cần hiểu con người. Nếu không hiểu con người, sản phẩm dù đẹp đến đâu cũng có thể trở nên vô cảm. Nếu không hiểu văn hóa, ý tưởng dù mới đến đâu cũng có thể thiếu gốc.

Thông điệp “Sense – Seek – Soul” mà ông Nguyễn Duy Thông gửi đến học sinh vì thế rất đáng được đặt trong bối cảnh AI. Sense là cảm nhận. Seek là tìm tòi. Soul là tâm hồn. Cảm nhận để không vô cảm trước đời sống. Tìm tòi để không dừng lại ở bề mặt thông tin. Có tâm hồn để những con số, dữ kiện, hình ảnh không chỉ là dữ liệu khô khan mà trở thành chất liệu có ý nghĩa.

Sáng tạo trong thời AI không phải cảm hứng, mà là kỷ luật học tập

Khi nhắc đến sáng tạo, nhiều người trẻ thường nghĩ đến cảm hứng. Có cảm hứng thì làm được. Không có cảm hứng thì cạn ý tưởng. Nhưng với Phương Vũ, đạo diễn người Việt từng được Apple lựa chọn, sáng tạo không nên chỉ được nhìn như một khoảnh khắc ngẫu hứng.

Trong phần chia sẻ của mình, anh nhiều lần nhấn mạnh mình là một “người làm hình ảnh”, một người làm nghề. Anh không đặt mình vào những danh xưng quá lớn, mà nhìn hành trình sáng tạo như quá trình đi từng bước, vượt qua từng rào cản, học từ nhiều nền văn hóa, phân tích tác phẩm và liên tục tìm cách làm tốt hơn.

Khi được hỏi về công thức để tìm ra ý tưởng mới, Phương Vũ trả lời rằng ngành sáng tạo hay làm hình ảnh không nên đi theo cảm hứng. Đó là một quá trình rèn luyện bản thân. Anh và đội ngũ của mình thường xuyên lưu trữ hình ảnh, quan sát, phân tích, tạo một kho dữ liệu thị giác trong đầu để khi gặp vấn đề có thể xử lý bằng ký ức, kinh nghiệm và thói quen đã được tích lũy.

Đây là một bài học rất quan trọng trong thời AI.

Khi AI có thể tạo ra rất nhiều hình ảnh đẹp, người làm sáng tạo càng cần một tiêu chuẩn cao hơn để phân biệt đâu là hình ảnh có chiều sâu, đâu là hình ảnh chỉ có vẻ bắt mắt. Khi AI có thể gợi ý rất nhiều ý tưởng, người làm sáng tạo càng cần kỷ luật để không chọn phương án dễ nhất, nhanh nhất, hoặc giống xu hướng nhất. Khi AI có thể tạo ra bản nháp nhanh, người làm sáng tạo càng cần khả năng chỉnh sửa, phát triển và nâng cấp nó thành một sản phẩm thật sự có giá trị.

Phương Vũ cũng nói đến một phẩm chất rất đặc biệt: sự chịu đựng. Đó không phải là sự chịu đựng theo nghĩa cam chịu, mà là khả năng chịu được áp lực của việc phải giỏi hơn nữa, chịu được sức ép của dự án lớn, chịu được giới hạn của bản thân và vẫn giữ được tinh thần tạo ra một tác phẩm tốt.

Với học sinh – sinh viên, điều này có thể được hiểu rất gần gũi: học tập nghiêm túc không phải lúc nào cũng hào hứng. Có những lúc phải đọc lại, làm lại, sửa lại, đặt câu hỏi lại. Có những lúc phải chấp nhận mình chưa đủ giỏi, chưa đủ hiểu, chưa đủ sâu. Nhưng chính quá trình đó mới tạo ra năng lực thật.

AI có thể giúp ta có câu trả lời nhanh hơn. Nhưng không thể thay ta trải qua quá trình tự rèn luyện để trở nên sâu sắc hơn

Giáo dục trong thời AI: không chỉ dạy công cụ, mà xây năng lực lõi

Từ những chia sẻ của các diễn giả, có thể thấy một điểm chung rất rõ: AI đang thay đổi nhiều ngành nghề, nhưng không làm mất đi vai trò của giáo dục. Ngược lại, AI khiến giáo dục cần làm rõ hơn sứ mệnh của mình.

Nếu công cụ thay đổi quá nhanh, nhà trường không thể chỉ dạy người học sử dụng một công cụ cụ thể. Vì công cụ hôm nay có thể trở nên cũ vào ngày mai. Điều quan trọng hơn là giúp người học xây được nền tảng để học cái mới, dùng cái mới và đánh giá cái mới.

Với học sinh, sinh viên, điều đó có nghĩa là không chỉ học để biết làm một tác vụ. Các em cần học cách đặt câu hỏi, tìm kiếm và kiểm chứng thông tin, hiểu con người, cảm nhận bối cảnh, làm việc nhóm, trình bày suy nghĩ, ra quyết định và chịu trách nhiệm với lựa chọn của mình.

Một lớp học trong thời AI không nên chỉ hỏi: “Các em có biết dùng công cụ này không?”. Lớp học ấy cần hỏi thêm: “Các em dùng công cụ này để giải quyết vấn đề gì?”, “Vì sao em chọn kết quả này?”, “Nguồn thông tin này có đáng tin không?”, “Ý tưởng này có chạm đến con người không?”, “Sản phẩm này có giá trị gì cho cộng đồng, cho ngành nghề, cho chính em?”.

Đó mới là cách AI đi vào giáo dục một cách có ý nghĩa: không làm người học phụ thuộc hơn, mà giúp người học chủ động hơn.

AI sẽ tiếp tục phát triển. Công cụ sẽ tiếp tục mạnh hơn, nhanh hơn, dễ dùng hơn. Những ngành nghề hôm nay có thể sẽ thay đổi hình hài. Những công việc mới sẽ xuất hiện. Những kỹ năng hiện tại có thể sẽ được định nghĩa lại.

Nhưng trong mọi thay đổi ấy, người trẻ vẫn cần một điều không thể bỏ qua: cái lõi của chính mình.

Đó là nền tảng kiến thức để không bị công cụ đánh lừa. Là tư duy phán đoán để không bị cuốn theo quá nhiều lựa chọn. Là khả năng cảm nhận của con người để sản phẩm không trở nên vô hồn. Là sự tò mò để tiếp tục học. Là bản sắc để không tan vào một thế giới quá nhiều nội dung giống nhau. Là kỷ luật để biến ý tưởng thành năng lực thật.

Tương lai sẽ thuộc về những người biết mình đang học để làm gì, biết mình muốn tạo ra giá trị gì, và có đủ “lõi” để biến công nghệ thành một phần của hành trình trưởng thành.

—

Trên Future Fest Hub, các bài viết tiếp theo sẽ tiếp tục hệ thống lại những nội dung nổi bật từ các phiên thảo luận, keynote và đối thoại chuyên sâu, không chỉ để nhìn lại điều đã diễn ra, mà để giúp học sinh, sinh viên, phụ huynh và giảng viên tiếp tục khám phá những câu hỏi quan trọng về giáo dục, nghề nghiệp, công nghệ, bản sắc cá nhân và năng lực cạnh tranh toàn cầu trong thời đại AI.

Mỗi bài viết sẽ là một góc nhìn mở rộng từ Future Fest: một gợi ý để người trẻ hiểu mình rõ hơn, nhìn thế giới rộng hơn, và từng bước chuẩn bị cho tương lai bằng những lựa chọn có ý thức hơn.